အကယ်၍ လူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်မဟုတ်သော ကွန်ရက်တစ်ခုရှိ အရောင်ပုံရိပ်များကို မှတ်မိလိုပါက၊ မီးခိုးရောင်စကေးပုံများကို အသိအမှတ်ပြုသည့်အခါတွင် အခြားအတိုင်းအတာတစ်ခု ထပ်ထည့်ရမည်နည်း။
ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှုနယ်ပယ်တွင် convolutional neural networks (CNNs) နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ အရောင်ပုံများ နှင့် မီးခိုးရောင်စကေးပုံများနှင့် သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Python နှင့် PyTorch တို့ကို နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း၏ အခြေအနေတွင်၊ ဤရုပ်ပုံနှစ်မျိုး၏ ခြားနားချက်မှာ ၎င်းတို့ပိုင်ဆိုင်သည့် ချန်နယ်အရေအတွက်နှင့် ကွာခြားပါသည်။ ရောင်စုံပုံများ ၊ အများအားဖြင့်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
လှုံ့ဆော်မှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ပစ်ခတ်ခြင်းဖြင့် ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နျူရွန်တစ်ခုကို အတုယူရန် စဉ်းစားနိုင်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။
အသက်သွင်းခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များသည် အာရုံကြောကွန်ရက်အတုများတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်ပြီး နျူရွန်တစ်ခုအား အသက်သွင်းသင့်သည် သို့မဟုတ် မလုပ်ဆောင်သင့်ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အဓိကဒြပ်စင်တစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။ Activation functions ၏ သဘောတရားသည် လူ့ဦးနှောက်ရှိ နျူရွန်များ ပစ်လွှတ်ခြင်း နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဦးနှောက်အတွင်းရှိ နူရွန်တစ်ခု လောင်ကျွမ်းနေသကဲ့သို့ သို့မဟုတ် မလှုပ်ရှားဘဲ ရှိနေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် PyTorch ကို NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch နှင့် NumPy တို့သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အသုံးများသော စာကြည့်တိုက်များဖြစ်ပြီး အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများတွင် ဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် ဂဏန်းတွက်ချက်မှုများအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေးစွမ်းသော်လည်း၊ အထူးသဖြင့် GPU ပေါ်တွင် တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့ ပေးဆောင်သည့် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ ၎င်းတို့ကြားတွင် သိသာထင်ရှားသော ကွာခြားချက်များရှိပါသည်။ NumPy သည် အခြေခံစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
နမူနာမဟုတ်သော ဆုံးရှုံးမှုသည် အတည်ပြုခြင်း ဆုံးရှုံးမှုဖြစ်ပါသလား။
နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်မှုအခြေအနေတွင်၊ နမူနာပြင်ပဆုံးရှုံးမှုနှင့် အတည်ပြုခြင်းဆုံးရှုံးမှုကြား ခြားနားချက်သည် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်။ ဤသဘောတရားများကို နားလည်သဘောပေါက်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏နက်နဲသောသင်ယူမှုပုံစံများ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ယေဘူယျလုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ရည်ရွယ်သော လက်တွေ့သမားများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ဤအသုံးအနှုန်းများ၏ ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch run neural network model သို့မဟုတ် matplotlib ကိုလက်တွေ့ကျသောခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် tensor board ကိုအသုံးပြုသင့်ပါသလား။
TensorBoard နှင့် Matplotlib တို့သည် PyTorch တွင် အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပရောဂျက်များတွင် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြင်ယောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများဖြစ်သည်။ Matplotlib သည် အမျိုးမျိုးသော ဂရပ်ဖစ်များနှင့် ဇယားကွက်များကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် စွယ်စုံရ စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း TensorBoard သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးပြုအံဝင်ခွင်ကျရှိသော အင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်အချို့ပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
PyTorch သည် အပိုလုပ်ဆောင်ချက်များပါရှိသော GPU ပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော NumPy နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ PyTorch သည် Facebook ၏ AI သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းမှ တီထွင်ထုတ်လုပ်ထားသော open-source machine learning library တစ်ခုဖြစ်ပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး သွက်လက်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဂရပ်ဖစ်ပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးကာ နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။ NumPy သည် သိပ္ပံပညာအတွက် အခြေခံကျသော ပက်ကေ့ခ်ျတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
ဤအဆိုပြုချက်သည် မှန်သည်လော သို့မဟုတ် မှားသလား "ခွဲခြားခြင်းအာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုအတွက် ရလဒ်သည် အတန်းများကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဝေမှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။"
ဥာဏ်ရည်တု၏နယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်နဲသောသင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းစသည့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် အခြေခံကိရိယာများဖြစ်သည်။ classification neural network ၏ output ကို ဆွေးနွေးသောအခါ၊ အတန်းများကြားဖြစ်နိုင်ခြေ ဖြန့်ဖြူးခြင်းသဘောတရားကို နားလည်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ အဆိုပါ ထုတ်ပြန်ချက်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် အလွန်ရိုးရှင်းသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလား။
PyTorch ရှိ GPU အများအပြားတွင် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူနိုင်သော အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ရိုးရှင်းသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း လေ့ကျင့်ချိန်ကို အရှိန်မြှင့်ခြင်းနှင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် အလွန်အကျိုးရှိနိုင်ပါသည်။ PyTorch သည် လူကြိုက်များသော နက်နဲသော သင်ယူမှုဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည့် GPU အများအပြားတွင် တွက်ချက်မှုများကို ဖြန့်ဝေရန်အတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ သို့သော်၊ GPU အများအပြားကို စနစ်ထည့်သွင်းပြီး ထိထိရောက်ရောက်အသုံးပြုခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ဘီလီယံ 30 နီးပါးရှိသော variables လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသလား။
ပုံမှန် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသည် ကိန်းရှင် 30 ဘီလီယံနီးပါးရှိသော လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုနှင့် အမှန်တကယ် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ ဤနှိုင်းယှဉ်ချက်ကို နားလည်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် မော်ဒယ်တစ်ခုတွင် ကန့်သတ်ဘောင်များစွာရှိခြင်း၏ သက်ရောက်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လိုအပ်ပါသည်။ Neural Networks များသည် မှုတ်သွင်းထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ အတန်းအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch
PyTorch သည် TensorFlow ကဲ့သို့ နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု စာကြည့်တိုက်များနှင့် မည်သို့ ကွာခြားသနည်း ။
PyTorch နှင့် TensorFlow တို့သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသော ဆွဲငင်အားရရှိထားသော ရေပန်းစားနက်နဲသောသင်ယူမှုစာကြည့်တိုက်နှစ်ခုဖြစ်သည်။ စာကြည့်တိုက်နှစ်ခုလုံးသည် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာများကို ပေးစွမ်းသော်လည်း ၎င်းတို့သည် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုနှင့် မြန်နှုန်းသတ်မှတ်ချက်များ ကွဲပြားသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ဤကွဲပြားမှုများကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။ လွယ်ကူခြင်း။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/DLPP နက်နက်နဲနဲလေ့လာခြင်းကို Python နှင့် PyTorch, နိဒါန္း, နက်ရှိုင်းစွာလေ့လာခြင်းအတွက်နိဒါန်းနှင့် Pytorch, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2